Where the waters meet: sharing ideas and experiences between inland and marine realms to promote sustainable fisheries management
Notice bibliographique
Résumé
Although inland and marine environments, their fisheries, fishery managers, and the realm-specific management approaches are often different, there are a surprising number of similarities that frequently go unrecognized. We contend that there is much to be gained by greater cross-fertilization and exchange of ideas and strategies between realms and the people who manage them. The purpose of this paper is to provide examples of the potential or demonstrated benefits of working across aquatic boundaries for enhanced sustainable management of the world’s fisheries resources. Examples include the need to (1) engage in habitat management and protection as the foundation for fisheries, (2) rethink institutional arrangements and management for open-access fisheries systems, (3) establish “reference points” and harvest control rules, (4) engage in integrated management approaches, (5) reap conservation benefits from the link to fish as food, and (6) reframe conservation and management of fish to better engage the public and industry. Cross-fertilization and knowledge transfer between realms could be realized using environment-independent curricula and symposia, joint scientific advisory councils for management, integrated development projects, and cross-realm policy dialogue. Given the interdependence of marine and inland fisheries, promoting discussion between the realms has the potential to promote meaningful advances in managing global fisheries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,024 |
| Communication savante | 0,020 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».